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4月16日，motoG645G在印度正式发布。这款手机是世界上第一款采用联发科Dimensity7025芯片组的手机，搭载了6000mAh大电池、杜比全景声和IP52防尘防水等级。HDFC银行的信用卡和借记卡持有人可以享受高达1100卢比的折扣优惠。
刘强东通过AI数字人的形式进行了自己的直播首秀，直播过程中不到1小时观看量超过2000万，整场直播累计成交额超过5000万。刘强东的AI数字人“采销东哥”谈笑自若，分享了运动、烹饪等方面的心得讲解了直播带货的大屏电视和健康搭配等内容，受到了网友的好评。“采销东哥AI数字人”将加入更多京东直播间，为消费者带来更多低价好物和福利。
小米汽车官方喜讯连连，其全新车型SU7在发布后的短短4分钟内，便实现了大定突破1万台的壮举在7分钟内更是惊人地达到了2万台的大定成绩。这一系列的成绩不仅彰显了小米汽车的强大实力，更凸显了消费者对于这款新车的热切期待和高度认可。这一布局将为小米汽车在未来的市场竞争中提供强大的支撑。
从万物皆可卷，到万物皆可盘，如今，年轻人里又流行起万物皆可“捏”。除了我们熟知的包子有鸡蛋、小鸡、兔子、豆腐球、南瓜等不同形状，甚至还有奶茶杯捏捏乐。从生理、心理和场景入手，解决痛点，并针对客户群体选择传播渠道，发酵话题，同时跟随符合大环境下的消费趋势，如兴趣消费、溢价升值空间等，可以是新产品，也可以是旧产品的重新包装定义，或许也�
小米SU7 震撼亮相，起售价定为21. 59 万元，这一价格策略凸显了小米汽车对市场趋势的敏锐洞察。专家指出， 20 万元作为汽车定价的重要分水岭，小米汽车选择“高举低打”的策略，旨在以高性价比赢得消费者的青睐。令人振奋的是，消费者对这一价格策略反应热烈。据小米官方数据显示，新车上市仅 27 分钟，销量便已突破惊人的 5 万台，这一成绩充分证明了小米汽车的市场�
苹果公司计划最快于2023年推出新款iPhoneSE4手机。这款手机将配备6.1英寸的LTPSOLED显示屏，刷新率为60Hz。关于售价方面，考虑到苹果产品的定位以及目前市场上同类产品价格情况，在预期范围内的合理定价可能是起步价3500元以上。
三星将在下一代手机处理器Exynos2500上迈出一大步，会超过高通的旗舰处理器骁龙8Gen4。Exynos2500在能效和原始性能方面都要优于其竞争对手骁龙8Gen4。还有传言称三星可能会在其新款芯片中放弃使用自家NPU，转使用谷歌的张量处理单元，不过这一消息尚未得到官方确认。
岚图汽车宣布，喜迎累计产销十万辆，官方送出重磅优惠活动。即日起至4月30日，下订全系车型，至高享50000元置换补贴。其中新岚图梦想家，官方售价33.99万-46.99万，置换补贴30000元；新岚图FREE，官方售价26.69万，置换补贴20000元；岚图追光PHEV车型，官方售价25.28万-27.78万，置换补贴10000元；岚图追光EV车型，官方售价32.29万-38.59万，置换补贴50000元（联合京东置换补贴）。在上�
国外知名健身博主帕梅拉，推出了“八段锦”教学视频，收获了一波关注度。当提起这些中国传统运动时，很多人仍停留在“中老年人群专属”的传统印象中。FITURE魔镜也将不断创新技术应用，加快市场拓展，助力智能健身在线上健身领域发挥更加重要的作用。
官宣造车3年，小米汽车首款车型小米SU7终于上市发布，提供小米SU7标准版、小米SU7Pro、小米SU7Max三种配置，售价21.59万元起。据央视财经”官微，发布会后，小米CEO雷军回答了是否担心消费者不买账小米SU7”的问题。值得一提的是，小米SU7发布后引发全网关注，多个相关词条登上微博热搜，雷军也被网友们赋予了雷神”称呼。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
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